python实现k-means聚类算法不调包这里是为了记录机器学习作业写的代码，只要放入二维数据即可运行代码基本思想 举个例子： 1.假如有5个点要实现聚类：a,b,c,d,e 2.我们要选定聚几类（假设是聚两类）k=2 3.那么我们就随机选定5个点的2个点作为簇心 4.然后将每个点和簇心的欧式距离比较一遍，谁离哪个点进谁就属于哪一类 比如：（b点到A簇心的距离小于到B簇心的距离，则b属于A类）
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2023-10-20 23:37:39
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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## Python聚类包介绍及示例代码
### 引言
在机器学习和数据挖掘任务中，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点分组为多个簇(cluster)。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的聚类包，可以帮助开发者轻松实现聚类算法。本文将介绍几个常用的Python聚类包，并提供相应的示例代码，帮助读者深入了解和使用这些包。
### Scikit-learn
Scikit-lear
原创
2023-08-28 07:57:26
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聚类算法相关：聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）—— 优缺点对比聚类算法（三）—— 评测方法1聚类算法（三）—— 评测方法2聚类算法（三）—— 评测方法3(代码）聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类 linkage （含代码）聚类算法（六）——谱聚类 （含代码） 写了那么多聚类文章，没写Kmeans感觉不太厚道， 
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2024-01-17 10:06:41
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kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。 1 fro
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2023-11-29 22:32:48
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python 实现网格聚类算法聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法(如：kmeans)，基于层次的聚类算法(如：BIRCH)，基于密度的聚类算法(如：DBScan)，基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网
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2023-08-23 18:04:35
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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文章目录层次聚类聚合式聚类簇间距离的计算单链接(single-linkage)全链接(complete-linkage)平均链接(average-linkage)三种距离方式的比较分拆式聚类层次聚类算法总结 层次聚类层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构，数据集的划分可采用“自底向上（合并）”的聚合策略，也可采用“自顶向下
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2023-12-06 20:35:30
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重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
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2023-09-06 19:58:30
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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# LDA聚类的Java实现JAR包
## 引言
在数据科学中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛使用的主题建模算法。在本文中，我们将介绍如何在Java中实现LDA聚类并打包成一个JAR文件，以便于其他项目的使用。本文面向刚入门的小白开发者，目的在于提供一个完整的流程和代码示例。
## 整体流程
在我们开始之前，有必要明确一下实现LDA聚类的整体流程。以
聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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时间序列数据（Time Series Data）是按时间排序的数据，利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒（如高频金融数据），也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。
在 New Relic，我们每分钟都会收集
聚类算法实现与分析机器学习的常用方法，主要分为有监督学习和无监督学习。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。无
在网上查看了些博客，感觉大家都对数学公式的解释的比较晦涩，下面我结合一个非常简单的示意图解释下他的数学公式，理解不到位的请留言。kmeans是一种聚类算法下面是算法的描述给定训练样本是每一个，即每一个样本元素都是n维向量。为了便于理解在后面的示意图中采用二维的向量。step1： 随机选取k个聚类质心点为step2： 重复下面过程直到手链&nb
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2024-03-29 10:31:59
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k-shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series01 研究背景意义时间序列：数据序列包含关于时间的显式信息(例如股票、音频、语音和视频)，或者如果可以推断值的顺序(例如流和手写)几乎每个学科都出现了大量的时间序列，包括天文学、生物学、气象学、医学、工程等，时间序列的普遍存在使得人们对此类数据的查询、索引、分类和聚类产生了浓厚的兴趣。
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2023-12-19 19:27:43
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作为无监督学习的一个重要方法，聚类的思想就是把属性相似的样本归到一类。对于每一个数据点，我们可以把它归到一个特定的类，同时每个类之间的所有数据点在某种程度上有着共性，比如空间位置接近等特性。多用于数据挖掘、数据分析等一些领域。 下面简
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2024-04-06 13:38:48
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1、K-Means算法java实现：public class BasicKMeans {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 100, 150, 200, 1000 };
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2023-06-13 22:20:09
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